Data Engineer mit Deutsch (80-100%)

• Entwickeln von skalierbaren ETL-Pipelines in der Cloud.
• Aufbauen robuster Datenpipelines mit Qualitätsprüfungen.
• Liefern strukturierter Datensätze an Anwendungen., Möchten Sie die Zukunft der Schweizer Zahlungen mit Daten gestalten? Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, skalierbare Datenlösungen zu entwickeln und moderne Analytik und KI in einem hochdynamischen Umfeld anzuwenden?

Dann möchte unser Data Science Team innerhalb von Banking Services bei SIX von Ihnen hören!

Banking Services spielt eine zentrale Rolle bei der Orchestrierung der Schweizer Zahlungen und stellt kritische Infrastruktur für Interbankenzahlungen sowie kartenbasierte und mobile Transaktionen bereit. Eingebettet in diese Geschäftseinheit ermöglicht unser Data Science Team datengetriebene Entscheidungsfindung und Innovation für interne Stakeholder und externe Kunden.

In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit Geschäftsvertretern, Ingenieuren und Analysten zusammen, um den Wert von Daten zu erschließen und wirkungsvolle, produktionsreife Lösungen zu liefern., * Entwurf, Implementierung und Optimierung skalierbarer und fehlertoleranter Python-basierter ETL-Pipelines in einer Cloud-Umgebung (Databricks, Azure Data Factory)

• Aufbau robuster Datenaufnahme-Pipelines aus Datenbanken und Dateien (z. B. CSV, Parquet), einschließlich Schema-Mapping, Datenqualitätsprüfungen und Fehlerbehandlung
• Bereitstellung sauberer, validierter und gut strukturierter Datensätze für nachgelagerte Anwendungen wie Rechnungsstellung und operative Systeme
• Entwicklung und Pflege zugangskontrollierter Power BI-Dashboards und Unterstützung ihrer Integration in ein externes Portal
• Kontinuierliches Lernen und Anwenden moderner Data Engineering-Konzepte

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder ähnlichen Rollen.
• Starke Kenntnisse in Python und SQL.
• Fließendes Deutsch und gute Englischkenntnisse., * Mehr als 4 Jahre Berufserfahrung in Data / Machine Learning / Software Engineering oder verwandten Bereichen
• Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, einem quantitativen Fach oder eine gleichwertige Qualifikation
• Starke Kenntnisse in produktionsreifem Python und SQL mit soliden Engineering-Praktiken (Tests, Code-Reviews, Dokumentation)
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenservices, APIs und Datenspeichern in Produktionsumgebungen; praktische Erfahrung mit Azure-Diensten (Databricks, ADF, Power BI) ist von Vorteil
• Fließend in Deutsch; gute Englischkenntnisse